基于Landsat 8 OLI_TIRS数据的找地下水靶区预测研究

孙清日，伍靖伟，谭 畅

(武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北 武汉 430072)

基于Landsat 8 OLI_TIRS数据的找地下水靶区预测研究

孙清日，伍靖伟，谭 畅

(武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北 武汉 430072)

遥感技术因为它独特的优点(宏观性、综合性、动态性、快速性)而广泛利用于地下水资源调查[1]，能更准确掌握调查区域地下水形成、贮存，运动特征、水质、水量的变化规律，节省野外勘察费的大量人力、物力，为地下水资源的规划、开发和合理利用提供充足的水文地质依据[2]。以Landsat 8 OLI_TIRS的多光谱数据和热红外数据为信息源，通过各种遥感图像增强处理和波段运算，获取了与地下水富集带有关的两个重要水文要素信息——线性构造特征和地表温度信息，最终在综合分析这些信息基础上圈定出找地下水靶区，并对圈定结果与区域水文地质图进行对比验证，结果证明，利用遥感技术在缺水区进行地下水勘查，能够为快速、有效地寻找地下水资源提供技术依据，减少地下水勘查中物力和人力的大量耗费，为实际地面调查和物探工作提供依据。

遥感技术；地下水；断裂；热红外

在水资源紧缺的今天，地下水资源的勘察调查与开发利用日益重要。传统地下水资源调查方法不仅耗费大量的人力和物力，而且难以实现大面积勘察，遥感技术因为它独特的优点(宏观性、综合性、动态性、快速性)而广泛利用于地下水资源调查[1]，使我们能更准确掌握调查区域地下水形成、贮存，运动特征、水质、水量的变化规律，节省野外勘察费的大量人力、物力，为地下水资源的规划、开发和合理利用提供充足的水文地质依据[2]。 国内外学者先后采用多种数据源和不同方法对地下水信息的提取和监测进行了研究。Krishnamurthy[3]利用IRS卫星，在对研究区岩石类型、构造特征和地形条件研究的基础上，通过线性扩展、波段融合、滤波等图像预处理推进了地下水信息提取的方法。J W Finch[4],T K Ghosh[5]等主要是结合指示因素、流域特征、水系和植被光谱特征，以目视判读为主推断出地下水存储带。Wenkatesa[6]、Saraf[7]、Murthy[8]、Shahid[9]等则通过多源遥感资料与水文、地质和无碳资料的拟合，建立由地质、地貌、水文因素线型特征图，推断浅层地下水富水区。于映华等[1]利用ASTER热红外数据，通过研究区地表温度异常特征提取，进行岩溶地下水出露点识别。GHONEIM等[10]提出了他们利用遥感数据提出与地下水资源富集密切相关的信息(地面土壤湿度、地表含水层断裂、裂隙等)。盖利亚等[11]选用Landsat ETM影像，对影像进行了主成分分析、最优化密度分割等处理，提取浅层地下水信息。这些研究中，结合区域地质构造和温度异常特征寻找地下水靶区的研究很少。本文利用Landsat 8 OLI_TIRS数据，对研究区域进行断裂构造解释，提取温度异常信息,并综合其分析结果圈定出找地下水靶区，以提高勘察结果可靠性。

1 研究区概况

研究区位于河北省曲阳县中部，该区属北温带半干旱大陆性季风气候区，多年平均降水量549 mm。区域内河流均属海河水系、大清河上游支流，主要河流有通天河、干河沟及大沙河等。

地貌上属太行山北段东麓，境内山地、丘陵、平原地貌俱全，其西北部为中低山区，深人太行山区，东南部为冲洪积扇形倾斜山前低平原，是太行山地到华北平原的过渡地带，地势由西北向东南倾斜。

构造单元属于中朝准地台中部的燕山沉降带和山西中台隆之结合部位，以及阜平穹褶束的一部分，褶皱与断裂的发育规律基本上与区域构造相吻合。西北部以近东西向褶皱为主，中东部以北东向断裂构造为主。

地下水类型主要有碎屑岩类孔隙裂隙水、可溶岩岩溶裂隙水、第四系松散岩类孔隙水。

图1 研究区位置图

2 找地下水靶区遥感提取方法

2.1 遥感数据选择

冬季太阳高度角最低，且北方地区冬季植被较少，影响地质解释的干扰因素较少，但对于地形起伏较大的山区，影像上会存在较多的地形阴影，给地质解释工作产生不利的影响[12]。夏秋季节降水量集中，植被发育，影响地表地物光谱反射率的因素相对较多，因此，该时间段的影像不利于地质解释。春季气温上升，水分蒸发量增大，地下水位下降，表层土壤含水量明显减少，这时获取的影像干扰因素较少。本文选择2016年4月9日获取的研究区Landsat 8 OLI_TIRS数据。

2.2 遥感提取流程

利用Landsat 8 OLI_TIRS数据进行预测找地下水靶区的流程如图2所标。

2.3 多光谱波段图像断裂构造信息的提取方法

线性构造(尤其是断裂构造)与地下水资源有关，大多数成为地下水流的通道。所以查明研究区的线性构造是为地下水资源调查的主要环节[13]。

2.3.1 图像预处理

首先在遥感图像处理系统ENVI对选择的研究区图像进行了几何校正，然后为了提高解释图像空间分辨率，采用主成分变换法(Principal component,PC)和双线性重采样方法对Landsat 8 OLI_TIRS全色波段和多光谱波段影像进行了融合处理。

图2 Landsat 8 OLI_TIRS数据找地下水靶区预测流程

2.3.2 图像增强及断裂构造信息的提取

由于断裂构造是岩石受力后导致的其薄弱地带发生破裂或者错位而形成的地质构造，断裂带及断裂带两侧的地质性质存在差异。这些差异在遥感影像上主要表现为线性或者带状特征，形成独特的色调、纹理、水系异常等。因此在遥感影像上提取断裂构造特征的关键是将影像上的线性信息增强出来[14]。

由于断裂构造信息与地表地物呈复杂相关，对不同地物目标需要采用合适的遥感影像处理方法。

本文首先利用遥感图像处理软件ENVI的假彩色合成功能和交互式直方图拉伸功能，将调查区Landsat 8 OLI_TIRS数据的7、6、2波段作为R、G、B分量进行了假彩色合成和直方图均衡化增强。

图3 断裂构造解释成果

然后，在ENVI 的Filter 功能模块中，使用Convolutions and Morphology 选项菜单下的Direction工具对上述结果图像进行定向卷积滤波。定向卷积滤波是派生的边缘增强滤波，有选择地增强有特定方向成分的图像特征[15]。突出了图像的空间细节，通过夸大局部的对比度，比原图像能更好地突出线性特征，有利于线性构造解释。卷积滤波对一幅图像的影响直接取决于卷积核的大小和其对应的相关系数。经过多次试验，本文确定了当卷积核的大小为5×5时增强效果最好。从研究区的地学及地质构造出发，设定线性增强方向为45°、315°,采用5×5大小的卷积核对假彩色合成结果图像进行定向滤波增强处理，明显突出了图像上线性构造特征。 断裂构造解释成果如图3所标。

2.4 热红外图像地下水富集带信息的提取

2.4.1 热红外数据辐射定标及大气校正

在Landsat 8 OLI_TIRS热红外波段数据中，Band10(10.6 ～11.2)的地表热信息特征比Band11(11.5 ～12.5)的更好[16]。 所以，本文利用Landsat 8 OLI_TIRS热红外数据头文件中的定标信息，在ENVI环境中对调查区图像Band10数据进行辐射定标，获取了Landsat 8 OLI_TIRS数据热红外波段的表面辐射量度。

然后，使用ENVI的热红外数据大气校正工具，对调查区图像数据进行了大气校正。

2.4.2 地表温度计算

本文采用大气校正法模型进行地表温度反演，地表温度可以用普朗克公式的函数获取：

式中：Ts为地表真实温度(单位为K)；B(Ts)为黑体热辐射亮度，对于Landsat 8 OLI_TIRS Band 10数据，K1=774.89W/(m2·μm·sr)，K2=1 321.08W/(m2·μm·sr)

对调查区Band10数据采用上述模型进行波段运算工作，并获取了调查区的地表温度图像(单位为)，地表温度反演结果见图4。

图4 地表温度图像和温度值

2.4.3 提取地下水温度异常信息

地下水富集带地表温度具有异常现象，其地表温度比地表水体高5 K左右，而比其地表类型低7 K以上[17]。 结合Landsat 8 OLI假彩色合成图的目视解释，在地表温度图像中确定了研究区的地表水体温度为25左右。从这点出发，选择地下水富集带的地表温度为30左右，在研究区地表温度图像中分开出温度范围为28.94～31.978的像元。

3 结果分析及验证

在ENVI环境下，通过矢量数据格式的断裂走向线和栅格格式的地下水温度异常区的重叠，在调查区内初步圈定出3个找地下水靶区，综合分析成果见图5。提取成果与研究区水文地质图进行对比分析，分析结果与水文地质资料(图6)基本上一致，预测区的地下水属富水程度中等的碎屑岩类孔隙裂隙水。

图5 预测靶区图

图6 研究区水文地质图

4 结语

地下水的分布很难在遥感图像上直接得到反映，而与地下水分布相关的水文要素信息(构造，水系，温度异常等)，在遥感图像上可以得到较好的显示。本文首先利用Landsat 8 OLI多光谱数据对调查区进行断裂构造解释，然后利用TIRS热红外波段数据经过地表温度反演分开出与地下水富集带有关的温度异常区。最后，通过综合分析两个解释成果，在调查区内初步圈定出找地下水靶区，比据单一指标的找地下水资源提高了预测成果的可靠性。这预测成果可以为实际地面调查和物探工作成为重要依据。

[1]于映华，郭纯青，莫源富.基于ASTER数据的岩溶地下水天然出露点信息提取与识别.水文地质工程地质.2012.39(3):6-12.

[2]Timothy B.minor,Jerome A.Carter,Matthew M.Chestey,ete. The Use of GIS and Remote Sensing in groundwater exploration for developing countries[A]. Tenth thematic conference on geologic remote sensing[C].1994,1.

[3]Krishnamurthy J,Srinivas G. Role of geological and geomorphological factors in ground water exploration:a study using IRS LISS data[J]. International Journal of Remote sensing,1995,16(14):2595-2618.

[4]Finch J W.Location of high yielding groundwater sites in Zimbabwe use of remote sensed data[A]. Remote Sensing an Operational Technology for the Mining and petroleum Industries[C].1990,147-152.

[5]Ghosh T K. Investigation of groundwater resources in mendha river basin, rajasthan, india[J]. Asian-Pacific Remote Sensing and GIS journal 9(1),1996.

[6]Krishnamurthy J,Wenkatesa Kumar N,Jayaraman V,et al. An approach to demarcate ground water potential zones through remote sensing and geographical information system[J]. International Journal of Remote Sensing,1996,17(10):1867-1884.

[7]Saraf A K,Choudhury P R. Intergrated remote sensing and GIS for groundwater exploration and identification of artifical recharge sites[J].International Journal of Remote Sensing,1998,19(10):1825-1841.

[8]Murthy K S R. Groundwater potential in a semi-arid region of Andhra Pradesh—a geographical information system approach[J]. International Journal of Remote Sensing,2000,21(9):1867-1884.

[9]Shahid S,Nnth S K,Roy J. Groundwater potential modeling in a soft rock area using GIS[J].International Journal of Remote Sensing,2000,21(9):1919-1924.

[10]E.GHONEIM,F.EL-BAZ.Intergrated remote sensing and GIS for groundwater exploration and identification of artificial recharge sites[J].International Journal of Remote Sensing,2006,28(20):5001-5018.

[11]盖利亚，李巨芬，王宇 . Landsat ETM数据在黄土丘陵区对浅层地下水信息的提取. 测绘科学.2010.35(5)217-219.

[12]田淑芳，詹骞.遥感地质学.北京.地质出版社.2013.

[13]刘伟，李泽坤. 饮水困难区地下水勘查新技术的应用. 地质与勘察.2010.46(1)：147-151.

[14]谢飞，样树文，李轶鲲，等 . 基于ENVI+IDL的断裂构造遥感影像自动提取研究.兰州交通大学学报.2012.39 (1)：107-110.

[15]周成虎，骆釗承，样晓梅，等 . 遥感影像地学理解与分析. 北京：科学出版社.1999.

[16]邓书斌，陈秋锦，社会建，等.ENVI遥感图像处理方法.北京：高等教育出版社.2014.

[17]李纪人 . 遥感与水问题 [J].国土资源遥感.1999.41(3).

Study of Prediction of Groundwater Target Based on Landsat 8 OLI_TIRS Data

SUN Qing-ri, WU Jing-wei , TAN Chang

(WuHan University National Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering, Hubei Wuhan 430072)

Remote sensing technology is widely used in groundwater resources survey because of its unique advantages (macroscopic, comprehensive, dynamic and rapid). It can maintain formation and storage of the groundwater, also movement characteristics, water quality and the law of changes of water quantity, so that a large amount of manpower and material resources for field investigation can be saved, and adequate hydrogeological basis can be provided for the planning, development and rational utilization of groundwater resources. Based on the multi - spectral data and thermal infrared data of Landsat 8 OLI_TIRS, two important hydrological elements related to the groundwater enrichment zone are obtained-- the linear structural features and surface temperature through various remote sensing image enhancement processing and band operations. Finally, based on the comprehensive analysis of these information, the groundwater target area is delineated, and the results of the delineation are compared with the regional hydrogeological maps. The results show that the use of remote sensing technology in the water shortage area for groundwater exploration can provide technical basis in looking for groundwater resources fast and effectively, reduce a large number of consumption of manpower and material resources in the groundwater exploration, and provide basis for the practical ground investigation and geophysical work.

remote sensing technology; groundwater; fracture；thermal infrared

2017-04-17

孙清日(1985-)，男，朝鲜人，武汉大学进修，主攻方向：遥感技术。

P641.7

A

1004-1184(2017)04-0016-04